在「8·15」全國生態日即將到來之際,8月12日,渝北區人民法院在江北區五寶鎮新三村案發地公開審理一起非法獵捕野生動物案件。該鎮一農家樂老闆為了吸引顧客,在野外非法狩獵小靈貓、果子狸等國家保護的野生動物,被當眾判刑罰款。 這場「零距離」的巡迴庭審,由市公安局江北區分局食藥環偵支隊偵辦,江北區人民檢察院提起公訴,現場吸引了大批群眾、村幹部和相關部門代表現場旁聽。庭審用真實案例「以案釋法」,讓法治教育直擊人心,讓大家受到深深的震撼,增強了當地群眾的生態環境保護意識。 經查,2023年3月至2024年4月期間,犯罪嫌疑人莫某為給自家農家樂增加賣點,以可以向食客提供野生動物食材為噱頭,在明知江北區全區域全時段為禁獵區、禁獵期的情況下,從網上購買獵獸夾和獸夾報警器等禁捕獵具,並在江北區五寶鎮野外山林地帶進行非法狩獵野生動物,獵取屬於國家「三有」保護動物(有重要生態價值、科學研究價值、社會經濟價值),其中國家一級保護動物小靈貓1隻,二級保護動物果子狸2隻,供客人食用牟利。 案發後,江北區公安分局食藥環偵支隊迅速展開偵查,依法取證固據,最終,將犯罪嫌疑人莫某依法移送檢察機關審查起訴。 庭審現場,檢察機關當庭出示了相關物證、書證及鑑定意見,被告人當庭認罪悔罪。 法院當庭對其進行了宣判,以非法狩獵罪判處莫某有期徒刑5個月,緩刑10個月,並處2.64萬元生態賠償金。 巡迴庭審結束後,江北區公安分局食藥環偵支隊民警向現場群眾發放了《中華人民共和國野生動物保護法》《中華人民共和國刑法》等宣傳資料,結合案件審判、以案釋法,向現場群眾闡述保護野生動物和森林防火的重要性,提醒群眾自覺遵守法律法規,不要抱有僥倖心理,更不要因一時利益觸碰法律紅線。 「真沒想到這麼多不認識的野生動物屬於國家保護動物,我們一定要好好學習,以免觸犯了法律自己還不知道。」翻看了宣傳資料後,村民們紛紛表示,要保護好野生動物,不能隨意捕殺,守護好身邊的綠水青山和生態安全。 警方提醒 非法狩獵不僅破壞了野生動物資源,也損害了社會公共利益,廣大群眾一旦發現非法誘捕、獵殺、收購、暗中出售或非法運輸野生動物的行為,應立即報警,警方將依法嚴厲查處。 上遊財經-重慶晨報記者 楊新宇
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉,近日,南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果,不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足,並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning,DDL)優化策略,教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同,實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日,OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5,再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」,其伴生問題也日益凸顯:AI經常會「一本正經地胡說八道」,生成看似合理的虛假信息,造成「AI幻覺」;依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文,極大衝擊著學術誠信和規範;論文AI率檢測系統有待完善,論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容,成為亟待解決的熱點問題。 據了解,目前AI生成內容檢測主要有兩種路線,一種是「基於訓練的檢測方法」,使用特定數據訓練一個專用的分類模型;另一種是「零樣本檢測方法」,直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明,現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導,《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」?論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道:「如果把AI文本檢測比作一場考試,檢測器的訓練數據等同於日常練習題,現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路,難以學會答題邏輯,一旦遇到全新難題,準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測,理論上需收集所有大模型的數據進行訓練,但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說,讓檢測器真正學會舉一反三,即提升檢測器的泛化性能,是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此,研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑,通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距,幫助模型學習AI文本檢測的內在知識,可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異,從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』,即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本,也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE,使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等),從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說,之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷,而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題,形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示,現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%;而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比,性能相對提升71.62%;與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比,性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異,我們將持續迭代升級評估基準和技術,致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測,以AI之力,讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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